Data Science Ultimate

KNCMAP

या अ‍ॅपविषयी

इंटरनेट कनेक्शन उपलब्ध नसलेल्या ठिकाणी डेटा सायन्स शिकण्यासाठी, त्यांची कौशल्ये सुधारण्यासाठी किंवा जाता जाता त्यांचे ज्ञान ताजेतवाने करू पाहणाऱ्या प्रत्येकासाठी हे ॲप योग्य आहे.

प्रमुख वैशिष्ट्ये:
ऑफलाइन प्रवेश:

या ॲपचा मुख्य फायदा म्हणजे त्याची ऑफलाइन कार्यक्षमता. वापरकर्ते सक्रिय इंटरनेट कनेक्शनची आवश्यकता नसताना सर्व ट्यूटोरियल, धडे आणि उदाहरणे ॲक्सेस करू शकतात, ज्यामुळे ते जाता जाता, प्रवासादरम्यान किंवा मर्यादित नेटवर्क प्रवेश असलेल्या भागात शिकण्यासाठी एक आदर्श सहकारी बनतात.
सर्वसमावेशक सामग्री:

ॲपमध्ये नवशिक्यापासून प्रगत स्तरापर्यंत डेटा विज्ञान विषयांची विस्तृत श्रेणी समाविष्ट आहे. तुम्ही Python सह सुरुवात करत असाल किंवा प्रगत मशीन लर्निंग अल्गोरिदमवर काम करत असाल, तुम्हाला मदत करण्यासाठी ॲपमध्ये संसाधनांची क्युरेट केलेली लायब्ररी आहे.
मुख्य विषयांचा समावेश आहे:
डेटा प्रीप्रोसेसिंग: कच्चा डेटा साफ आणि रूपांतरित करण्याचे तंत्र.
एक्सप्लोरेटरी डेटा ॲनालिसिस (EDA): डेटा समजून घेण्यासाठी आणि दृश्यमान करण्याच्या पद्धती.
सांख्यिकीय पद्धती: संभाव्यतेचा पाया, गृहीतक चाचणी आणि सांख्यिकीय अनुमान.
मशीन लर्निंग: पर्यवेक्षित आणि पर्यवेक्षित शिक्षण अल्गोरिदम.
सखोल शिक्षण: न्यूरल नेटवर्क्स, सीएनएन, आरएनएन इ.चा परिचय.
बिग डेटा: हडूप, स्पार्क इत्यादी साधनांचा वापर करून मोठे डेटासेट हाताळणे.
मॉडेल मूल्यांकन: डेटा मॉडेलच्या कामगिरीचे मूल्यांकन करण्यासाठी तंत्र.
टूल्स आणि लायब्ररी: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras इत्यादी लोकप्रिय लायब्ररी कशी वापरायची.
परस्परसंवादी ट्यूटोरियल:

सखोल, चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल वापरकर्त्यांना व्यावहारिक उदाहरणांद्वारे संकल्पना समजण्यास मदत करतात.
ॲप पायथन, आर आणि एसक्यूएल मधील कोड स्निपेट्सचे समर्थन करते, वापरकर्त्यांना हँड-ऑन व्यायामासह अनुसरण करण्यास सक्षम करते.
प्रत्येक ट्यूटोरियल वेगवेगळ्या स्तरावरील वापरकर्त्यांसाठी (नवशिक्या, मध्यवर्ती, प्रगत) आपल्या स्वत: च्या गतीने प्रगती करण्याच्या पर्यायासह डिझाइन केलेले आहे.
शब्दकोष आणि संदर्भ विभाग:

ॲपमध्ये डेटा सायन्स टर्मिनोलॉजी आणि अल्गोरिदमचा सर्वसमावेशक शब्दकोष समाविष्ट आहे, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना अभ्यास करताना आढळणाऱ्या कोणत्याही संज्ञा शोधणे सोपे होते.
संदर्भ विभाग डेटा सायन्समध्ये वापरल्या जाणाऱ्या विविध साधनांसाठी सूत्रे, वाक्यरचना उदाहरणे आणि सामान्य पद्धतींमध्ये द्रुत प्रवेश प्रदान करतो.
शिकण्याचे मार्ग:

ॲप वापरकर्त्याच्या प्रवीणतेच्या स्तरावर आधारित क्युरेट केलेले शिक्षण मार्ग ऑफर करते. हे पथ वापरकर्त्यांना विषयांच्या तार्किक क्रमाने त्यांची कौशल्ये विकसित करण्यासाठी, मूलभूत संकल्पनांपासून प्रगत तंत्रांपर्यंत मार्गदर्शन करतात.
क्विझ आणि मूल्यांकन:

शिक्षणाला बळकटी देण्यासाठी, ॲपमध्ये प्रत्येक ट्युटोरियलच्या शेवटी क्विझ आणि मूल्यमापनाची वैशिष्ट्ये आहेत. हे वापरकर्त्यांना त्यांच्या सामग्रीच्या आकलनाचे मूल्यांकन करण्यात आणि त्यांच्या प्रगतीचा मागोवा घेण्यास मदत करतात.
वापरकर्त्यांना त्यांच्या चुकांमधून शिकण्यास मदत करण्यासाठी तपशीलवार उपाय आणि स्पष्टीकरणे प्रदान केली जातात.
नमुना प्रकल्प:

ॲपमध्ये नमुना डेटा विज्ञान प्रकल्पांचा समावेश आहे जे वापरकर्ते हँड-ऑन सराव म्हणून वापरू शकतात. या प्रकल्पांमध्ये वास्तविक-जगातील परिस्थितींची विस्तृत श्रेणी समाविष्ट आहे, जसे की:
घराच्या किमतीचा अंदाज
मजकूर डेटाचे भावना विश्लेषण
सखोल शिक्षणासह प्रतिमा ओळख
वेळ-मालिका अंदाज, आणि अधिक.
मजकूर आणि व्हिज्युअल सामग्री:

यासाठी आदर्श:
नवशिक्या: जर तुम्ही डेटा सायन्समध्ये नवीन असाल, तर ॲप सोप्या भाषेत स्पष्ट केलेल्या मूलभूत संकल्पनांसह फील्डचा एक सोपा परिचय प्रदान करतो.
इंटरमीडिएट शिकणारे: ज्यांना आधीच काही ज्ञान आहे ते अधिक प्रगत विषयांमध्ये जाऊ शकतात, जसे की मशीन लर्निंग अल्गोरिदम आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन.
प्रगत वापरकर्ते: डेटा व्यावसायिकांना AI मधील सखोल शिक्षण, मोठे डेटा विश्लेषण आणि अत्याधुनिक तंत्र यासारख्या प्रगत सामग्रीचा फायदा होऊ शकतो.
विद्यार्थी आणि व्यावसायिक: शैक्षणिक किंवा व्यावसायिक हेतूंसाठी डेटा सायन्समध्ये त्यांची कौशल्ये वाढवू पाहणाऱ्या कोणत्याही व्यक्तीला ॲप एक अमूल्य संसाधन वाटेल.
फायदे:
सुविधा: इंटरनेट कनेक्शनशिवाय सर्व शिक्षण संसाधनांमध्ये प्रवेश.
स्ट्रक्चर्ड लर्निंग: विषयांची तार्किक प्रगती जी मागील संकल्पनांवर आधारित आहे, स्वयं-वेगवान शिक्षणासाठी योग्य आहे.
हँड्स-ऑन प्रॅक्टिस: तुम्ही जे शिकलात ते लागू करण्यासाठी परस्परसंवादी कोडींग आव्हाने आणि वास्तविक जीवनातील डेटा सायन्स प्रकल्पांचा समावेश आहे.

गोपनीयता धोरण https://kncmap.com/privacy-policy/